TESO タブー拡張シミュレーション最適化：ノイズの多いブラックボックス問題向け

この記事は、目的関数が未知（ブラックボックス）でデータにノイズが含まれる複雑な最適化問題を解決するために設計された新しい最適化アルゴリズム、TESO を提示している可能性があります。「タブー」の使用は、局所最適解に陥るのを回避するためのテクニックを組み込んだメタヒューリスティックアプローチを示唆しています。シミュレーション最適化に焦点を当てていることは、アルゴリズムが、計算コストが高く、ノイズの影響を受けやすいシミュレーションを含むシナリオを対象としていることを意味します。ArXiv のソースは、これが研究論文であることを示しています。

• •TESO は新しい最適化アルゴリズムです。
• •ノイズの多いブラックボックス問題向けに設計されています。
• •タブーサーチのメタヒューリスティックを使用している可能性があります。
• •シミュレーション最適化を対象としています。